HASIL PELAKSANAAN MAGANG
TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Setyamidjaja (2006) kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.)
berasal dari Afrika. Elaeis guineensis Jaqc termasuk ordo Palmales, Famili
Arecaceae dan genus Elaeis.
Kelapa sawit tumbuh tegak lurus dan dapat mencapai ketinggian 15-18 meter. Akar kelapa sawit merupakan akar serabut yang terdiri dari akar primer, sekunder, tersier , dan kwarterner. Akar primer tumbuh vertikal ke bawah, bertugas untuk mengambil air dan makanan. Dari akar primer tumbuh akar sekunder yang tumbuh horizontal dan dari akar sekunder ini tumbuh akar tersier dan kwarterner yang berada dekat dengan permukaan tanah. Akar tersier dan kwarterner sangat aktif mengambil air dan hara dari dalam tanah (Setyamidjaja, 2006).
Menurut Sunarko (2009) tanaman kelapa sawit umumnya tidak bercabang. Pada pertumbuhan awal setelah fase muda (seedling) terjadi pembentukan batang yang melebar tanpa terjadi pemanjangan internoda (ruas). Titik tumbuh batang kelapa sawit terletak di pucuk batang, terbenam didalam tajuk, berbentuk seperti kubis, dan enak dimakan. Pahan (2010) menyatakan bahwa daun kelapa sawit terdiri dari: 1). Kumpulan anak daun (leaflets) yang mempunyai helaian (lamina) dan tulang anak daun (midrib), 2). Rachis yang merupakan tempat anak daun melekat, 3). Tangkai daun (petiole) yang merupakan bagian antara daun dan batang, dan 4). Seludang daun (sheath) yang berfungsi sebagai perlindungan dari kuncup dan memberikan kekuatan pada batang. Pahan (2010) menambahkan bahwa untuk menjaga produksi maksimum diperlukan pelepah produktif sebanyak-banyaknya. Tetapi untuk mempermudah pekerjaan potong buah dan memperkecil kehilangan (losses) produksi, maka beberapa pelepah perlu dipotong dengan jumlah pelepah yang optimum yaitu 48-56 pelepah pada tanaman muda dan 40-48 pelepah pada tanaman tua.
Syarat Tumbuh
Kelapa sawit membutuhkan faktor edafik, iklim, dan ekologi yang sesuai agar dapat menghasilkan produksi yang optimum. Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan telah banyak dikaji oleh para peneliti. Faktor lingkungan yang paling banyak berperan adalah status air, curah hujan, cahaya matahari, suhu dan kelembaban, keberadaan penyerbuk, kesuburan tanah, pemupukan, dan sebagainya.
Menurut Lubis (2008) kebutuhan air efektif bagi kelapa sawit adalah 1,300 – 1,500 mm/tahun sehingga jumlah curah hujan yang baik (optimum) adalah 2,000 – 2,500 mm/tahun. Apabila curah hujan terlalu besar maka akan timbul permasalahan pada transportasi, pemupukan dan pemeliharaan. Namun apabila terjadi defisit air menyebabkan produksi turun drastis. Keadaan pertumbuhan memang dapat di normalisasi kembali namun dalam waktu yang panjang.
Recovery pertumbuhan akan mulai pada tahun ketiga dan keempat karena defisit air merusak perkembangan bunga sebelum anthesis dan pada bunga yang telah anthesis menyebabkan gagal matang tandan. Gangguan terberat dapat menyebabkan patah pucuk dan mati. Menurut Risza (2010) defisit air 300 mm/tahun atau < 60 mm/bulan pada tanaman kelapa sawit menurunkan produksi kelapa sawit.
Tanaman kelapa sawit membutukan intensitas cahaya matahari yang tinggi untuk melakukan fotosintesis. Menurut Setyamidjaja (2006) lama penyinaran yang dibutuhkan oleh kelapa sawit adalah 5-7 jam per hari. Lama penyinaran terutama berpengaruh terhadap pertumbuhan dan tingkat asimilasi, pembentukan bunga (sex ratio), dan produksi buah. Kelapa sawit yang tidak mendapat sinar matahari cukup, pertumbuhannya akan lambat, produksi bunga betina menurun, dan gangguan hama/penyakit meningkat.
Tabel 1 menunjukkan kriteria iklim yang cocok untuk pertumbuhan tanaman kelapa sawit. Menurut Pahan (2010) tanaman kelapa sawit dapat tumbuh dengan baik pada kisaran suhu 24-28° C. Tanaman kelapa sawit diperkirakan masih dapat tumbuh dengan baik sampai kisaran suhu 20° C, tetapi pertumbuhannya sudah mulai terhambat pada suhu 15° C. Menurut Setyamidjaja (2006) kelapa sawit menghendaki kelembaban udara sekitar 80%.
Menurut Pahan (2010) penyerbukan kelapa sawit (anemophyli) efektif pada kecepatan angin 5-6 km/jam. Angin yang terlalu kencang dapat menyebabkan tanaman menjadi miring, bahkan angin terlalu besar dapat merusak perkebunan kelapa sawit. Angin yang terlalu kencang juka akan mempengaruhi efektivitas serangga penyerbukan.
Tabel 1. Kriteria iklim untuk kesesuaian lahan untuk tanaman kelapa sawit Kadaan Iklim (Kelas 1)
Baik (Kelas 2) Sedang (Kelas 3) Kurang Baik (Kelas 4) Tidak Baik Curah Hujan (mm) 2,000 – 2,500 1,800 – 2,000 1,600 – 1,800 _ Defisit air/tahun (mm) 0 – 150 150 – 250 250 – 400 >400 Temperatur (°C) 22 – 33 22 – 33 22 – 33 22 – 33 Penyinaran (jam) 6 6 < 6 < 6 Kelembaban (%) 80 80 < 80 < 80 Sumber : Hartono, 2008
Menurut Hartono (2008) tanah yang baik untuk budidaya kelapa sawit mengandung cukup banyak lempung, beraerasi baik dan subur, berdrainase baik, permukaan air tanah cukup dalam, solum tanah cukup dalam, dan tidak berbatu. Tanah dengan derajat keasaman (pH) antara 4-6 adalah yang ideal. Ketinggian tempat yang ideal bagi pertumbuhan tanaman kelapa sawit antara 1-400 m dpl, topografi datar dan berombak sampai bergelombang dengan kelerengan berkisar antara 0-25%. Klasifikasi keadaan tanaman yang sesuai untuk tanaman kelapa sawit disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi keadaan tanah kesesuaian lahan untuk tanaman kelapa sawit Keadaan Tanah (Kelas 1)
Baik (Kelas 2) Sedang (Kelas 3) Kurang Baik (Kelas 4) Tidak Baik Tinggi tempat 0 – 400 m dpl 0 – 400 m dpl 0 – 400 m dpl 0 – 400 m dpl
Topografi Datar berombak Bergelombang Berbukit Curam Lereng (%) 0 – 15 16 – 25 25 – 36 >36
Solum (cm) >80 80 60 – 80 >60 Kedalaman air (cm) >80 60 – 80 50 – 60 40 – 50 Tekstur Lempung liat Liat berpasir Pasir lempung liat Pasir Bahan organik (cm) 5 – 10 5 – 10 5 – 10 <5
Batuan Dalam Dalam Dalam Dangkal
Erosi Tidak ada Tidak ada Tidak ada Sedikit Drainase Baik Agak baik Agak baik Agak baik Banjir Tidak ada Tidak ada Tidak ada Sedikit Pasang surut Tidak ada Tidak ada Tidak ada Sedikit
Sumber : Setyamidjaja (2006)
Peramalan Produksi
Peramalan dapat diartikan sebagai penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasikan nilai di masa yang akan datang. Untuk membuat peramalan, dimulai dengan mengeksplorasi data dari waktu lampau dengan mengembangkan pola data dengan asumsi bahwa pola data waktu lampau itu akan berulang pada waktu yang akan datang. Jenis peramalan dapat dibedakan berdasarkan jangka waktu, ruang lingkup, dan metode yang digunakan. Berdasarkan jangka waktu, peramalan dapat dibedakan menjadi peramalan jangka pendek dan peramalan jangka panjang. Peramalan jangka panjang biasa dilakukan oleh pemimpin perusahaan yang bersifat umum, berfungsi sebagai dasar untuk membuat peramalan jangka panjang.
Menurut Aritonang (2009) peramalan adalah kegiatan penerapan model yang telah dikembangkan untuk mengetahui produksi pada waktu yang akan datang. Peramalan produksi merupakan bagian penting bagi setiap perusahaan perkebunan kelapa sawit. Peramalan memberikan dasar dalam proyeksi pendapatan, penentuan anggaran dan pengendalian biaya. Data peramalan menjadi masukan penting pada perencanaan kapasitas produksi, sarana produksi, dan penjadwalan.
Berdasarkan metode yang digunakan, peramalan dibedakan menjadi peramalan dengan metode kualitatif (non-parametrik) dan metode kuantitatif (parametrik). Peramalan dengan metode kualitatif didasarkan pada individu- individu penilaian orang yang melakukan peramalan dan tidak bergantung pada data-data statistik. Metode tersebut digunakan untuk peramalan produk baru dimana belum ada data historis. Teknik model peramalan kualitatif berusaha untuk menggunakan penilaian (judgement) atau faktor subyektif individu dalam peramalan. Model non parametrik sangat berguna terutama ketika faktor subyektif diharapkan sangat penting atau ketika data kuantitatif yang akurat sulit didapatkan. Menurut Makridakis et al. (1995) peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila tersedia informasi tentang masa lalu (data historis), informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik dan dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut di masa mendatang. Teknik peramalan kuantitatif sangat beragam, dikembangkan dari berbagai disiplin ilmu dan untuk berbagai tujuan. Setiap teknik yang akan dipilih memiliki sifat, ketepatan, tingkat kesulitan, dan biaya tersendiri yang harus dipertimbangkan. Metode kuantitatif dapat berupa deret berkala dan metode kausal.
METODE MAGANG
Tempat dan Waktu
Kegiatan magang dilaksanakan selama tiga bulan dari tanggal 13 Februari sampai 13 Mei 2012, bertempat di perkebunan besar swasta nasional (PBSN) PT. Perdana Inti Sawit Perkasa (PISP), First Resources Group, Sei Air Hitam Estate, Kabupaten Rokan Hulu, Riau. Di lokasi magang merupakan tanaman menghasilkan (TM) dan terdapat kegiatan pembibitan terutama untuk sisipan tanaman, sehingga magang difokuskan pada kegiatan pemeliharaan dan panen.
Metode Pelaksanaan
Metode pelaksanaan magang yang dilakukan penulis adalah mempelajari dan melakukan kegiatan di lapangan sebagai pekerja harian lepas selama satu bulan, menjadi pendamping mandor selama satu bulan, dan sebagai pendamping asisten divisi selama satu bulan. Uraian kegiatan selama magang disajikan pada Lampiran 1-3.
Pada satu bulan pertama sebagai pekerja harian lepas penulis melakukan semua pekerjaan yang dijadwalkan mulai dari pemeliharaan bibit di pembibitan, penyisipan tanaman, pemeliharaan tanaman (pengendalian gulma, pemupukan, dan penunasan) hingga ke pemanenan.
Pada bulan kedua penulis mendampingi mandor dengan tugas melaksanakan instruksi dari asisten divisi. Tugas sehari-hari yang dilakukan penulis sebagai pendamping mandor adalah mengikuti briefing pagi dan melakukan check roll, melakukan pengaturan tenaga kerja bersama asisten divisi, mengawasi pekerja dalam kegiatan budidaya terutama pengendalian gulma, pemupukan, penunasan serta pengendalian hama dan penyakit, hingga ke pemanenan. Pekerjaan lainnya membuat laporan harian kebun yang di dalamnya tercantum prestasi kerja setiap pekeja dari setiap pekerjaan.
Pada bulan ketiga penulis bertugas sebagai pendamping asisten divisi. Tugas sehari-hari yang dilakukan penulis sebagai asisten pendamping divisi adalah menyusun rencana kerja divisi, melaksanakan rencana kerja yang telah
disusun, mengawasi pelaksanaan pekerjaan yang telah dijadwalkan, mengevaluasi pekerjaan yang telah dilaksanakan.
Prestasi kerja penulis selama menjadi pekerja harian lepas, pendamping mandor, dan pendamping asiten divisi dapat dilihat pada Lampiran 1. Penulis melaksanakan aspek khusus yaitu, kajian faktor agroekologi untuk peramalan produksi.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan bersamaan dengan kegiatan magang berlangsung. Pengumpulan data primer dilakukan dengan pengamatan secara langsung di lapangan dan wawancara dengan mandor dan asisten. Pengumpulan data primer terbagi menjadi dua bagian, data primer untuk laporan umum dan data primer untuk uji korelasi kehilangan hasil produksi.
Data primer untuk laporan umum adalah data prestasi kerja penulis selama menjadi pekerja harian lepas, pendamping mandor, dan pendamping asisten divisi. Data primer untuk uji korelasi difokuskan pada data jumlah tandan buah segar layak panen (matang) yang tidak dipanen, jumlah tandan buah segar mentah yang dipanen, dan jumlah berondolan yang tidak terkutip.
Data sekunder yang dikumpulkan terbagi menjadi dua yaitu data sekunder untuk laporan umum dan data sekunder untuk keperluan analisis fungsi peramalan produksi. Data sekunder untuk laporan umum berupa luas areal konsesi dan tata guna lahan serta produksi dan produktivitas kebun. Data sekunder yang diperlukan untuk keperluan analisis fungsi peramalan produksi berupa data curah hujan, penyinaran, jenis tanah, umur tanaman, populasi tanaman per hektar, pemupukan, produksi kelapa sawit, dan produksi minyak kelapa sawit. Data sekunder tersebut merupakan data yang dikumpulkan selama lima tahun (Januari 2007 sampai dengan Desember 2011) dan diperoleh melalui laporan manajemen kebun yang akan digunakan dalam kegiatan peramalan.
Data panen lengkap diperoleh hingga 2011, tetapi data yang lain seperti data suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, dan penyinaran matahari hanya tersedia hingga 2010. Oleh karena itu, dasar perhitungan untuk analisis menggunakan data hingga 2010.
Data sekunder yang dikumpulkan sebagai parameter agronomi yang mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit untuk peramalan produksi meliputi:
1. Data produktivitas kelapa sawit
Data produksitivitas kelapa sawit merupakan data produktivitas bulanan (ton/ha/bulan) di Sei Air Hitam Estate (SAHE) mulai tahun 2007-2011.
2. Data rata-rata umur tanaman (bulan)
Data umur tanaman hitung berdasarkan perhitungan rataan umur tanaman (RUT) dengan rumus :
RUT = L X P
L
Tanaman kelapa sawit di SAHE memiliki komposisi dengan tahun tanam 1993, 1994, 1995, 1998, 1999, 2000, 2002, dan 2004. Perhitungan RUT dilakukan dengan menghitung rataan umur tanaman pada tiap tahun tanam kemudian dihitung rataan umur tanaman dalam satu kebun. Karena data bulan penanaman secara akurat tidak tersedia, maka diasumsikan sebagai dasar penghitungan umur tanaman, waktu penanaman adalah bulan Oktober setiap tahunnya.
Contoh perhitungan :
Pada tahun 2010 rataan umur tanaman kelapa sawit di SAHE untuk tanaman tahun 1993 (398.96 ha) adalah 17 tahun, tahun tanam 1994 (542.38 ha) adalah 16 tahun, tahun tanam 1995 (1,235.52 ha) adalah 15 tahun, tahun tanam 1998 (22.29 ha) adalah 12 tahun, tahun tanam 1999 (54.51) adalah 11 tahun, tahun tanam 2000 (30.76 ha) adalah 10 tahun, tahun tanam 2002 (22.49 ha) adalah 8 tahun, dan tahun tanam 2004 (77.35 ha) adalah 6 tahun. Luas area TM di SAHE adalah 2384.26 ha. Rataan umur tanaman di SAHE pada tahun 2010 dihitung menjadi :
RUT = ((398,96 x 17) + (542 x 16) + (1,235.52 x 15) + (22,29 x 12) + (54.51 x 11) + (30.76 x 10) + (22.49 x 8) + (77.35 x 6)) : 2384.26 = 15.02 tahun
3. Data populasi tanaman kelapa sawit
Data populasi tanaman kelapa sawit meliputi jumlah tanaman kelapa sawit pada tahun 2005-2009 untuk tahun tanam 1993, 1994, 1995, 1998, 1999, 2000, 2002, dan 2004 beserta luasan area tiap tahun tanam tersebut. Jumlah populasi tanaman rata-rata seluruh kebun (tanaman/ha) diketahui dengan membagi total populasi tanaman kebun dengan luas total kebun.
4. Data realisasi pemupukan
Data realisasi pemupukan adalah data realisasi pemupukan terhadap program pemupukan sesuai dengan dosis rekomendasi dari Departemen Riset PT.Perdana Inti Sawit Perkasa (PISP). Selain itu, kegiatan pemupukan juga diasumsikan berjalan dengan optimal dan semua tanaman terpupuk. Data realisasi pemupukan diambil berdasarkan data historis pemupukan di SAHE tahun 2007-2011.
Berdasarkan hasil wawancara dan penelusuran data diperoleh informasi bahwa persen realisasi pemupukan selalu mendekati 100%. Oleh karean itu data realisasi pemupukan dianggap ceteris paribus (diasumsikan sama), sehingga dikeluarkan sebagai peubah pengamatan.
5. Data suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, dan penyinaran matahari
Data suhu udara (°C), kelembaban udara (%), kecepatan angin (knots), dan lama penyinaran matahari (%) merupakan data rata-rata bulanan dari tahun 2005-2010 yang diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) untuk wilayah kabupaten Rokan Hulu dan Kota Pekanbaru (Stasiun Pekanbaru). Selanjutnya, satuan untuk kecepatan angin diubah dalam km/jam (1 knots = 1.852 km/jam).
6. Data curah hujan dan hari hujan
Data curah hujan dan hari hujan (tahun 2005-2011) adalah hasil pengukuran yang dilakukan oleh staf kebun menggunakan alat penakar hujan. Mulut penakar mempunyai luas 100 cm3 dengan diameter 11.3 cm. Pengukuran curah hujan dilakukan tiap pukul 08.00 pagi. Bila terjadi hujan, maka air akan terkumpul dalam tabung kolektor kemudian dikeluarkan dan diukur dengan menggunakan gelas ukur volume (ml). Cara penghitungan jumlah curah hujan
(mm) dilakukan dengan membagi volume air yang ditampung dengan luas mulut penakar. Menurut Sulistyo (2010), Suatu hari dikatakan hujan (dicatat sebagai hari hujan) apabila dalam waktu 24 jam curah hujan yang terkumpul di dalam tabung kolektor ≥ 0.05 mm.
7. Data defisit air (metode Sulistyo, 2010)
Defisit air dihitung dengan cara metode Tailiez (Siregar et al., 2006). Metode tersebut didasarkan pada perhitungan nilai keseimbangan air (neraca air). Nilai keseimbangan air diperoleh dengan menjumlahkan curah hujan (mm) dengan cadangan awal air kemudian dikurangi evapotranspirasi. Jumlah defisit air tiap bulan dijumlahkan untuk memperoleh defisit air dalam setahun (mm/tahun). Asumsi yang digunakan dalam metode Tailiez adalah asumsi Evapotranspirasi yang diasumsikan bernilai 150 mm/bulan jika hari hujan ≤10 hari/bulan dan bernilai 120 mm/bulan jika hari hujan >10 hari/bulan. Asumsi kemampuan tanah dalam menyimpan air atau cadangan air dalam tanah yang berniali maksium 200 mm. Defisit air terjadi apabila nilai keseimbangan air <0 mm, sedangkan keseimbangan air dengan nilai >0 mm menunjukkan tidak terjadi defisit air. Apabila nilai keseimbangan air bernilai >200 mm, maka terjadi drainase dan kelebihan air akan disimpan dalam tanah sebagai cadangan awal untuk bulan berikutnya dengan nilai maksimum 200 mm.
8. Data kelas kesesuaian lahan
Data kelas kesesuian lahan merupakan data laporan survei tanah Departemen Riset PT. PISP pada tahun 2010.
Metode Pengolahan dan Analisis Data
Setelah semua data yang diperlukan terkumpul, digunakan pendugaan fungsi produksi yang paling sesuai. Fungsi produksinya dirumuskan, selanjutnya dianalisis faktor produksi mana yang paling berpengaruh terhadap produksi tanaman kelapa sawit sehingga perkebunan dapat memfokuskan pengawasan terhadap faktor-faktor tersebut untuk mencapai efisiensi dan efektivitas penggunaan input produksi.
Produksi kelapa sawit dipengaruhi oleh keadaan iklim dan teknis budidaya kelapa sawit. Untuk mengetahui peubah yang berpengaruh nyata terhadap produksi kelapa sawit dilakukan pengujian terhadap peubah iklim (suhu, kecepatan angin, kelembaban udara, penyinaran matahari, curah hujan, dan hari hujan) dan peubah kultur teknis (pemupukan, jumlah populasi tanaman/ha, dan umur tanaman).
Penyusunan model menggunakan dua pendekatan yaitu mendesain model dengan menggunakan metode peramalan berdasarkan data kebun SAHE. Jika hasil tidak memuaskan, maka digunakan model yang dikembangkan oleh Sulistyo (2010).
Metode yang digunakan dalam pengolahan data yang telah diperoleh adalah metode korelasi dan multiple regresion linear model dengan alat bantu pengolah data adalah Minitab 14.
Metode korelasi adalah metode yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua peubah X dan Y melalui sebuah bilangan yang disebut koefisien korelasi. Kita mendefinisikan koefisien korelasi linear sebagai ukuran hubungan linear antar dua peubah acak X dan Y, dan dilambangkan dengan r. Jadi, r mengukur sejauh mana titik-titik menggerombol sekitar sebuah garis lurus. Dengan membuat diagram pencar bagi n pengamatan {(xi , yi) ; i = 1, 2,....,
n}dalam contoh acak, dapat ditarik kesimpulan tertentu mengenai r. Bila titik-titik menggerombol mengikuti sebuah garis lurus dengan kemiringan positif (Gambar 1a), maka ada korelasi positif yang tinggi antara dua peubah. Akan tetapi, bila titik-titik menggerombol mengikuti sebuah garis lurus dengan kemiringan negatif (Gambar 1b), maka antara kedua peubah itu terdapat korelasi negatif yang tinggi. Korelasi antara kedua peubah semakin menurun secara numerik dengan semakin
memencar atau menjauhnya titik-titik dari suatu garis lurus. Bila titik-titik mengikuti suatu pola yang acak, dengan kata lain tidak ada pola (Gambar 1c), maka kita mempunyai korelasi nol, dan disimpulkan tidak ada hubungan linear antara X dan Y.
Gambar 1. Diagram pencar menunjukkan berbagai derajat korelasi
Multiple regrestion linear model adalah model analisis regresi yang biasanya digunakan untuk pendugaan atau peramalan. Asumsi dasar dari model tersebut adalah peubah tak bebas (Y) yaitu nilai produksi kelapa sawit, merupakan fungsi linear dari beberapa peubah bebas (βk Xki) yaitu iklim dan kegiatan kultur teknis. Model regresi linear yang digunakan adalah model regresi linear berganda. Bentuk umum model regresi linear berganda dengan k peubah penjelas yaitu : Y = β0 + β1 X + β2 X2 + ... + βk Xk + ε
Keterangan :
Y = Peubah respon (produksi kelapa sawit)
β0 =Nilai variabel respon ketika variabel prediktor bernilai nol β1, β2,... βk =Parameter-parameter model regresi untuk variabel ke-1
sampai ke-k y x y x . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . y y x x . . . . . . . . . . . . . . . .
a) Korelasi positif dan tinggi b) Korelasi negatif dan rendah
X1, X2, Xk = Peubah prediktor (iklim dan kultur teknis kelapa sawit) ε = Sisaan atau simpangan
Permasalahan yang sering muncul dalam metode analisis regresi linear berganda adalah terjadinya autokorelasi, multikolinearitas, dan heterokedasitas. masalah-masalah tersebut dapat mempengaruhi asumsi-asumsi dalam persamaan regresi linear berganda sehingga asumsi tidak terpenuhi. Autokorelasi dapat diketahui dengan melihat nilai Durbin Watson (DW) pada output minitab. Autokorelasi tidak terjadi jika nilai DW mendekati 2 pada kisaran 0-4. Nilai DW kurang dari 2 menunjukkan adanya autokorelasipositif dan nilai DW lebih dari 2 menunjukkan adanya autokorelasi negatif. Cara untuk mengatasi autokorelasi adalah dengan metode Cochrane-Orcutt yang terdiri dari tiga tahapan yaitu menduga model regresi yang dikaji dan menghitung dugaan sisaannya, menduga model sisaan untuk memperoleh dugaan koefisien autokorelasi (ρ), dugaan (ρ) digunakan untuk menerapkan prosedur generalized differencing kemudian menduga model transformasi.
Multikolinearitas dapat diketahui dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF) pada output minitab yang melebihi nilai 10. Menurut Juanda (2009), cara untuk mengatasi multikolinearitas yaitu dengan mengeluarkan peubah dengan kolinearitas tinggi dari persamaan, melakukan transformasi terhadap peubah-peubah dalam model dengan bentuk pembedaan pertama (first different form) untuk data deret waktu, menggunakan regresi komponen utama (principal component), menggabungkan data cross section dengan data deret waktu, memeriksa kembali asumsi waktu model, dan menambahkan data baru. Persamaan peramalan dianggap mendekati peramalan jika selisih antara estimasi dengan realisai ± 5%.
KEADAAN UMUM
Letak Wilayah Administratif
Sei Air Hitam Estate (SAHE) merupakan perkebunan kelapa sawit milik PT. Perdana Inti Sawit Perkasa (PT. PISP). Perusahaan ini dahulu tergabung dalam Ciliandra Perkasa Group, kemudian pada tahun 2010 diakuisisi oleh First Resources Ltd., sebuah perusahaan perkebunan swasta asing yang berasal dari Singapura. SAHE terletak di Desa Kepenuhan Barat, Kecamatan Kepenuhan, Kabupaten Rokan Hulu, Provinsi Riau. Perusahaan berjarak 30 km dari Kota Tengah atau 5-6 jam dari Kota Pekanbaru.
Batas-batas kebun PT. Perdana Inti Sawit Perkasa (PT.PISP) sebelah utara dan barat berbatasan dengan kebun PT. Panca Surya Agrindo, sebelah selatan berbatasan dengan kebun plasma dan KKPA, sebelah Timur berbatasan dengan kebun plasma PIR-TRANS. Peta wilayah SAHE dapat dilihat pada Lampiran 4.
Keadaan Iklim dan Tanah
Curah hujan rata-rata tahunan SAHE dalam kurun waktu 7 tahun terakhir (2005-2011) adalah 2,345.14 mm/tahun dengan jumlah hari hujan pertahun rata- rata 107 hari. Data mengenai curah hujan selama kurun waktu 7 tahun terakhir dapat dilihat pada Lampiran 5. Menurut kelas iklim Schmidth-Ferguson, keadaan iklim di SAHE termasuk dalam tipe iklim A, yaitu daerah sangat basah. Tanah di SAHE tergolong ke dalam ordo entisol, hasil dari endapan sungai dan di klasifikasikan menjadi dua subgrup, yaitu: Humic Dystrudepts dan Typic Dystrudepts. Jenis tanah didominasi oleh tanah mineral (aluvial) yang miskin unsur hara, terutama kation – kation basa seperti Ca, Fe, Mg, K dan Na.
Ciri-ciri subgrup Humic Dystrudept menunjukkan bahwa tanah ini terbentuk dari rejim kelembaban humid. Tanah ini mempunyai epipedon penciri Umbrik. Horizon penciri umbrik secara kasat mata berwarna hitam, dan mempunyai kejenuhan basa kurang dari 50%. Jenis sub grup Humic Dystrudept memiliki cakupan seluas 1,062 ha dari total luas lahan 2,476 ha yang ada di SAHE.
Ciri-ciri subgrup Typic Dystrudepts menunjukkan bahwa tanah ini terbentuk dari rejim kelembaban humid. Tanah ini juga memiliki kejenuhan basa yang rendah yakni kurang dari 50%. Jenis sub grup Typic Dystrudepts memiliki